ScholarGate
Trợ lý
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Thiết kế gián đoạn hồi quy mờ

Thiết kế gián đoạn hồi quy mờ (Fuzzy RDD) ước tính các hiệu ứng nhân quả khi điều kiện đủ để nhận một can thiệp được xác định bởi một ngưỡng trên một biến chạy liên tục, nhưng việc thực sự tiếp nhận can thiệp đó là không hoàn hảo — một số đơn vị đủ điều kiện không nhận được can thiệp và một số đơn vị không đủ điều kiện lại nhận được. Ngưỡng đóng vai trò là một biến công cụ, và ước lượng là Hiệu ứng điều trị trung bình cục bộ (LATE) cho những đối tượng tuân thủ gần ngưỡng.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtTải xuống bản trình chiếu

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

+13 nữa

Nguồn tài liệu

  1. Hahn, J., Todd, P., & van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Review of Economic Studies, 68(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183
  2. Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.001

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song

Được tham chiếu bởi

ScholarGateFuzzy Regression Discontinuity (Fuzzy Regression Discontinuity Design). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026